复杂环境下红外机动目标跟踪算法研究

在分析红外机动目标模型的基础上,利用扩展的卡尔曼滤波技术、红外目标的区域相关技术、概率数据关联技术等,实现了复杂环境下红外机动目标的跟踪。仿真结果证明了跟踪模型及算法的有效性。     

基于加速度估计的复合导引头机动目标跟踪算法

信息融合算法是毫米波/红外复合导引头的关键技术之一,其中机动目标跟踪能力直接系统的跟踪性能。α-β作为一种常增益滤波器对CV或CA运动目标有良好的跟踪性能,但当目标机动时性能却大大下降。针对机动情况,提出一种目标加速度估计方法,并利用此加速度估计值来修正目标状态估计值,使其具有良好的机动跟踪性能。最后应用Matlab软件进行仿真分析,分析结果表明改进后的滤波器无论是对目标机动还是非机动跟踪性能良好,计算量少。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

基于UKF的潜艇机动目标跟踪

针对潜艇攻击机动目标难的问题,构造了潜艇针对机动目标的跟踪系统,建立了目标运动方程和观测方程,并将UKF算法运用于潜艇对机动目标的跟踪。仿真结果表明,此方法有效、可靠,较好地达到了跟踪机动目标的目的。     

舰炮武器机动目标跟踪和攻击技术分析

针对舰炮武器机动目标跟踪和攻击需求,分析了目标机动的原因,给出了空中典型机动目标运动的数学模型,重点阐明了舰炮武器系统在机动检测、滤波、跟踪和攻击等四个方面应增加和强化的关键技术,有效提高武器系统对机动目标的跟踪精度和作战效能。     

一种新的改进"当前"统计模型

简要讨论了“当前”统计模型的机动目标建模与自适应跟踪的机理,并对“当前”统计模型中两种不同加速度分布进行了理论分析和计算机仿真,指出他们在跟踪机动目标时都存在着一定的不足。在此基础上提出一种改进的机动目标加速度的“当前”统计模型描述。仿真结果表明,基于本文提出的机动目标加速度“当前”统计模型建立的机动目标自适应跟踪算法无论在跟踪机动性较强还是无机动或机动性较弱的目标时,都具有较高的跟踪精度。     

雷达机动目标的自适应跟踪算法

机动目标跟踪一直是雷达目标跟踪的重点难点,论文建立了一种当前统计模型的目标运动模型,给出了概率密度以及非零均值目标加速度随机过程数学表达式,结合基本Kalman滤波,建立了基于该模型的机动目标跟踪自适应算法.最后针对实际目标机动情况,对其进行仿真计算,仿真结果证明,该算法具有良好的跟踪性能.     

机动目标跟踪系统仿真软件设计与实现

针对机动目标跟踪算法的研究,采用C／S（Client／serve,客户机／月艮务器）体系结构和面向对象的模块化设计思想,设计了机动目标跟踪系统仿真软件,利用剧情生成模块模拟雷达探测到的目标运动数据,通过跟踪算法对目标实施跟踪处理,估计目标运动状态,实时地在演示界面上显示目标运动信息和跟踪性能评估结果,为机动目标跟踪算法研究搭建了一个具有较高可信度的、直观的仿真系统。     

机动目标无源自适应跟踪算法研究

论文提出了一种对空中机动目标进行三位测向无源自适应跟踪的新算法.该算法把目标机动加速度看成是未知的输入向量附加到状态方程中去,然后利用状态向量扩维情况下的伪线性滤波算法对目标进行三维无源跟踪,跟踪过程中在对原来目标状态向量进行估计的同时估计目标加速度,仿真结果表明,该算法不需要对目标进行机动检测,它能够适应目标机动和非机动两种工作模式,实现对空中机动目标的自适应无源跟踪.     

潜艇装备适应机动目标跟踪和攻击要求的探讨

在现代作战条件下,潜艇所要跟踪和攻击的目标多数情况下应认为是机动目标,然而,许多潜艇装备主要都是针对等速直航目标的。这种装备与实际应用背景之间的不匹配必然会严重影响潜艇作战的能力和效果。按照机动目标为常态目标状态的理念,对潜艇装备满足机动目标跟踪和攻击提出的要求及若干相关问题进行了研究。并就潜艇作战的主要设备—目标探测传感器、指控系统和武器如何分担机动目标跟踪和攻击的职责进行了梳理,对它们需要强化的机动目标跟踪和攻击功能,以及如何强化进行了探讨。